Digitalizzazione del danno sismico di edifici su piattaforma BIM attraverso tecniche di Intelligenza Artificiale

BIM e l’Intelligenza Artificiale per ottimizzare la gestione di un processo operativo tradizionale relativo al costruito esistente

La quarta rivoluzione industriale, iniziata nel 2015 sugli sviluppi del programma che va sotto il nome di Industry 4.0, mira all’integrazione di diverse tecnologie digitali a supporto di processi di progettazione, produzione e/o gestione di beni fisici. Storicamente, Industry 4.0 nasce nel decennio scorso su iniziativa del governo tedesco per identificare tutti i processi di digitalizzazione intervenuti nella produzione industriale. È nel 2011 che tale termine è adottato da tutta la comunità internazionale industrializzata nell’ambito della “Hannover Fair”, la più importante manifestazione internazionale dell’industria, come riportato dalla rivista Wired.

La grande differenza di Industry 4.0 rispetto alle precedenti rivoluzioni industriali è che non riguarda solo una singola tecnologia “abilitante”, ma di un insieme di queste che mirano a soluzioni uniche nell’ambito della produzione industriale. In questo ambito, infatti, la ricerca e sviluppo propone soluzioni tecnologiche basate su una stretta interconnessione di “tecnologie abilitanti” (KET – key enabling technology nello scenario anglosassone), che sono in grado di “rivitalizzare il sistema produttivo” intervenendo nella riduzione degli sprechi, aumentandone la produttività.

Uno dei principali obiettivi è dunque quello di trasformare processi produttivi tradizionali in processi innovativi e rivoluzionari con l’ausilio di nuove ed interconnesse tecnologie abilitanti.  Come riportato anche da Project Management Europa, un’organizzazione specializzata in Project Management e Governance Contrattuale, l’introduzione di siffatte innovazioni rispetto ai processi produttivi tradizionali ha determinato un’inevitabile rivoluzione organizzativa intesa come change & transformation management, a partire dalla quale il mercato del lavoro ha dovuto adattarsi soprattutto in termini di competenze e abilità umane.

Da questa prospettiva, sebbene Industry 4.0 abbia effetti significativi in tutti i settori, il settore in cui essa porterà un cambiamento radicale è senza dubbio quello delle costruzioni nel quale, per sua stessa natura, convergono molteplici tecnologie potenzialmente capaci di interconnettersi attraverso sistemi digitalizzati. Difatti, è ormai realtà il “kick-off” delle costruzioni digitalizzate attraverso l’introduzione del Building Information Modeling (BIM) e di tutte quelle applicazioni informatizzate volte all’ottimizzazione di tutto il processo di produzione-gestione delle opere civili.

Nell’attività di ricerca qui presentata, si è sviluppata una interconnessione tra due strumenti digitali, quali il BIM e l’Intelligenza Artificiale (AI, Artificial Intelligence), allo scopo di ottimizzare la gestione di un processo operativo tradizionale relativo al costruito esistente. In particolare, si propone una tecnica di indagine informatizzata per la determinazione e digitalizzazione automatica dello stato di fatto di edifici esistenti in muratura riportanti danni sismici, a supporto, quindi, di interventi di recupero e riqualificazione.

Building Information Modeling (BIM) per gli edifici esistenti

Ad oggi è possibile ritenere il BIM una metodologia consolidata nell’ambito della digitalizzazione del settore delle costruzioni. Tale circostanza è dimostrata dal crescente interesse da parte di tutti gli operatori del settore e dall’evoluzione normativa che diversi paesi - in Italia la normativa regolante il BIM, o più correttamente i “metodi e strumenti elettronici specifici di modellazione per l’edilizia e le infrastrutture” è stata introdotta nell’ordinamento con l’art. 23 del D.Lgs. 50 del 2016 (Codice dei Contratti Pubblici) e successivamente dettagliata con il Decreto Ministeriale 560 del 2017, attuativo del citato articolo - stanno avviando attraverso l’utilizzo di tali strumenti e metodi per la gestione degli appalti pubblici e privati. In Italia, diverse sono le applicazioni già sviluppate nell’ambito di nuove progettazioni e/o nuove realizzazioni che hanno permesso di dimostrare in maniera esaustiva i diversi vantaggi che intervengono in tutto il processo di produzione edilizio.

È sempre crescente, inoltre, l’interesse dell’applicazione del BIM nell’ambito degli edifici esistenti, soprattutto per la capacità di informatizzare caratteristiche fisiche e proprietà sullo stato di fatto, nonché per la gestione di interventi di restauro/recupero. Tale interesse nasce inevitabilmente dalla nota conformazione del patrimonio edilizio italiano costituito prevalentemente da edifici di pregio storico - architettonico. Pertanto, si comprende l’esigenza di monitorare le informazioni circa il degrado/danneggiamento degli edifici e di programmare interventi di manutenzione e restauro diffusi su tutto il territorio nazionale. Proprio in questa direzione si sviluppa l’attività di ricerca qui presentata, in cui si adopera il BIM in un caso studio di un edificio esistente, caratterizzato da un vincolo storico – artistico - architettonico.

Tecniche di Intelligenza Artificiale a supporto dell’elaborazione di immagini

In generale, le tecniche di elaborazione dell'immagine si basano sulla lettura e sull'elaborazione di immagini nella forma di matrici 2D di pixel differenziate, ad esempio, per colore o dimensione. Le immagini sono visualizzate in ambiente informatico come matrici, in quanto strutture molto semplici e di facile utilizzo. Partendo da questo presupposto, attraverso l’implementazione di tecniche di IA risulta possibile creare strumenti informatici con funzioni intelligenti, quali riconoscimento, misura, etichettatura di oggetti. Tra questi, il deep learning ha assunto un ruolo importante in settori più disparati, quali automobilistico, stradale, industriale ecc. Esso si basa su reti neurali che ricevono costantemente algoritmi di apprendimento e quantità di dati di training della rete in continua crescita per aumentare l'efficienza dei processi di formazione. Maggiore è il volume di dati, più efficienti saranno le funzioni di un sistema di riconoscimento intelligente. Il deep learning è adoperato per la cosiddetta semantic segmentation, quale tentativo di realizzare reti neurali in grado non solo di individuare la presenza di oggetti nell’immagine, ma anche di replicare nello spazio della foto, pixel per pixel, l’area in cui si trova l’oggetto stesso. A partire da quest’ultima operazione, è possibile poi estrarre parametri quantitativi relativi agli oggetti individuati (ad esempio, dimensioni, coordinate ecc.). La matrice dell’immagine in questione diviene, dunque, una matrice cosiddetta “semantica”.

Il deep learining è utilizzato nell’ambito di questo lavoro per il riconoscimento automatizzato del danno sismico su edifici in muratura a partire da foto digitali provenienti dal sito dell’edificio.

Digitalizzazione del Danno Sismico

È ampiamente noto quanto siano dispendiose, sia in termini di costi che di risorse umane, le attività necessarie alla restituzione del quadro fessurativo di un edificio esistente danneggiato o semplicemente che ha subito degrado nel corso della sua esistenza. Difatti, prima di ogni intervento, è necessaria una fase di indagine dettagliata basata su rilievi in sito. Tale fase è innanzitutto volta a validare gli elaborati grafici dell’edificio, quando presenti, e in secondo luogo alla raccolta delle informazioni utili alla definizione del quadro fessurativo. Solo a valle di tali attività si può precedere con l’elaborazione manuale di tutti i dati necessari alla definizione e restituzione del livello di danno per un dato edificio.

È proprio in questa circostanza che le tecnologie sviluppate nell’ambito di Industry 4.0 potrebbero fornire un supporto pratico per il superamento delle suddette criticità. In particolare, in questo articolo, si propone il BIM come alternativa alle procedure tradizionali per la gestione informatizzata del danno sismico allo scopo di ridurre i tempi e costi associati alle attività di creazione di un quadro fessurativo e di progettazione di interventi per un edificio esistente. In aggiunta, viene proposta la tecnologia deep learning per l’analisi delle immagini di cantiere allo scopo di ottenere una maggiore automatizzazione del processo di definizione del quadro fessurativo. In particolare, a partire da immagini fotografiche riprese in sito, si descrive come giungere al riconoscimento automatizzato di lesioni e alla quantificazione delle caratteristiche relative alle stesse, operazioni tutt’oggi manuali e di difficile verifica nella pratica progettuale.

La metodologia proposta è qui applicata a supporto delle procedure di restituzione del livello operativo di un edificio esistente posto in Macerata, danneggiato dal sisma del 2016. Si tratta di un palazzo costruito nel 1860 e dichiarato inagibile a seguito del sisma. È un edificio nobiliare di stile classico-purista, a uso abitativo, progettato dall’architetto Luciano Luciani, caratterizzato da un vincolo storico – artistico - architettonico (Tutela art.10 del D.lgs. 42/2004) per gli elementi di pregio presenti al suo interno. Tale vincolo ha rappresentato uno dei motivi cardine per la ricerca di un procedimento, alternativo al tradizionale, capace di definire e gestire con maggiore rigore e affidabilità le informazioni necessarie alla definizione del livello operativo. Il Livello Operativo viene definito in base alla combinazione dello Stato di Danno e del Grado di Vulnerabilità, come da Allegato 1 dell’Ordinanza 19/2017 (Ordinanze del Commissario Straordinario Ricostruzione Sisma – 2016, Misure per il ripristino con miglioramento sismico e la ricostruzione di immobili ad uso abitativo gravemente danneggiati o distrutti dagli eventi sismici verificatisi a far data dal 24 agosto 2016); quest’ultimo è oggetto di interesse perché a ciascun livello operativo sono associati un costo parametrizzato e il tipo di intervento di ricostruzione, di miglioramento sismico o di rafforzamento locale associato alla riparazione dei danni.

Sulla base degli studi e dalle analisi tecniche effettuati in sito, è emersa come probabile strategia l’impiego della metodologia BIM, tecnologia di potenzialità già note nelle operazioni di nuova progettazione. Meno conosciuto è, tuttavia, l’impiego di tale metodologia per perseguire gli scopi in esame, quale la modellazione di un edificio esistente e la restituzione del livello operativo. La strategia adoperata si compone di specifiche fasi operative pianificate e organizzate come segue:

  1. Progettazione architettonica;
  2. Rilievo fotografico in sito, con relativi coni ottici;
  3. Identificazione e Codifica del danno;
  4. Restituzione del Livello Operativo.

In particolare, per ciò che attiene ai punti 3. e 4., è stato adottato lo schema riportato nella Figura 1 che mostra le connessioni logiche e i parametri del danno digitalizzati in ambiente BIM. Nella fattispecie, è stato realizzato un modello architettonico mediante il Software Autodesk Revit.

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Figure 1 Workflow di digitalizzazione del danno sismico per la definizione del Livello operativo

La progettazione architettonica segue piante e prospetti rilevati nel 1994, opportunamente verificati in sito, da cui è stato realizzato il modello architettonico rappresentato nelle Figura 2 e Figura 3. Il modello è stato sviluppato per la finalità specifica, quale valutazione preventiva del livello operativo. Per un completo rilievo del danno sismico è necessario spingersi a un livello di sviluppo LOD E (LOD: Level of Development) del modello in cui a ciascun elemento corrispondono i relativi parametri meccanici. Informazioni disponibili solo a seguito di opportune indagini in sito.

digitalizzazione-del-danno-sismico.jpg

Immagine render modello in Revit

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